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我只有这些分了,简单问题。
helloha2013
2009-05-08 10:29:20
我是菜鸟
我看到一句话,说把xxx路径添加到include路径
请问这怎么操作阿?我用的是dephi 2007
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我只有这些分了,简单问题。
我是菜鸟 我看到一句话,说把xxx路径添加到include路径 请问这怎么操作阿?我用的是dephi 2007
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亮剑_
2009-05-08
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还有错误提示后面的信息分析一下,
然后确认一下你的VCLSKIN控件包是否支持D2007
helloha2013
2009-05-08
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好的,谢谢你。给分了。
亮剑_
2009-05-08
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原来是讲安装控件哪,呵呵
D2007和D6/D7略有区别的,你先把DPK包编译成BPL,再安装BPL看
helloha2013
2009-05-08
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好的,请等一下?为什么我安装vclskin,点击dpk包,然后在dephi的project manage中install
它告诉我 unable to install package.....?
是不是以前安装过了?
haitao
2009-05-08
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D7 是 项目的选项里有directory页,里面可以设置:
编译的dcu输出目录、exe/bpl的输出目录、搜索的源文件的include目录
不知道是不是理解对了需求?
亮剑_
2009-05-08
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[Quote=引用楼主 gogocoming 的帖子:]
我是菜鸟
我看到一句话,说把xxx路径添加到include路径
请问这怎么操作阿?我用的是dephi 2007
[/Quote]
语焉不详
这句话是讲什么,上下文是什么?
使用决策树算法对测试数据进行
分
类实战
决策树算法实战视频教学课程,案例与...机器学习的重点在于算法,而算法的学习相对来说是比较枯燥的,所以,只有在学习的时候让算法跟实例结合,才能够让算法的学习变得不枯燥,并且也才能够更好的将理论运用与实践。
分
类
问题
常用的损失函数为交叉熵( Cross Entropy Loss)
分
类
问题
和回归
问题
是监督学习的两大种类:
分
类
问题
的目标变量是离散的;回归
问题
的目标变量是连续的数值。 神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。 回归
问题
解决的是对具体数值的预测。比如房价预测、销量预测等都是回归
问题
。这些
问题
需要预测的不是一个事先定义好的类别,而是一个任意实数。解决回顾
问题
的神经网络一般只有一个输出节点,这个节点的输出值就是预测值。对于回归
问题
,常用的损失函数是均方...
用BP神经网络解决
简单
的
分
类
问题
有关于BP神经网络原理前人之述备矣,这里就暂且略过。从一年前第一次接触机器学习到现在,已经学习很多类似的智能学习算法,无论是遗传算法、群算法、模拟退火算法还是神经网络算法,在有监督的学习算法中,无非就是设计一个标准和进化方式,让结果与标准之间的误差越来越少,直到误差缩小到允许的范围内并收敛,我们谓之学习成功了。BP神经网络也是这样的,在BP神经网络学习的目标就是输出层输出的结果与真实值的差距尽...
快速解决“多
分
类不平衡”
问题
多
分
类
问题
为何模型准确率只有70%?怎么通过调参提高准确率,调参对这有用吗?想明白这些
问题
,就看看这篇文章吧,看完之后你一定会有收获。
深度学习_深度学习基础知识_二
分
类、单标签多
分
类、多标签多
分
类、多任务的含义
二
分
类(Two-Class Classification) 二
分
类
问题
,是最
简单
的
分
类
问题
,比如一个任务中只有猫和狗,每个样本中也只有其中的一类。 单标签多
分
类(Multi-Class Classification) 单标签多
分
类
问题
,指一个样本(一个图片或者一个候选框)有一个标签,但总共的类别数是多类的。 比如常见的OCR
问题
,目标检测中针对每个候选框的
分
类是多
分
类
问题
。 在深度学习中,softmax是最常用的解决方案。 多标签多
分
类(Multi-Label Classification) 多标签多
分
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